深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
1061	2025-07-09	A Meta-Analysis of the Diagnosis of Condylar and Mandibular Fractures Based on 3-dimensional Imaging and Artificial Intelligence 2025-Jul-08, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000011622 PMID:40627036	meta-analysis	本文通过文献回顾和荟萃分析，研究了基于3D影像和人工智能辅助方法在髁突和下颌骨骨折快速准确分类与诊断中的应用现状	探讨了3D影像技术和人工智能在髁突骨折诊断中的创新应用，特别是深度学习模型在骨折检测和分类中的成功案例	面临数据质量、模型可解释性和临床验证等挑战，需要更多多中心研究验证AI在不同临床环境中的应用	评估人工智能在下颌骨骨折诊断中的准确性和实用性，促进其在颌面外科中的广泛应用	髁突骨折和下颌骨骨折	digital pathology	maxillofacial fracture	3-dimensional computed tomography (CT), deep learning	deep learning models	3D images	NA
1062	2025-07-09	A fully automated deep learning framework for age estimation in adults using periapical radiographs of canine teeth 2025-Jul-08, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03558-3 PMID:40627040	研究论文	提出了一种基于深度学习的两步流程框架，用于通过犬齿根尖X光片自动估计成人年龄	使用YOLOv8-Nano模型进行牙齿检测，并结合四种CNN架构进行年龄估计，展示了高精度的牙齿检测和年龄预测能力	结合性别信息并未提升模型性能，且不同犬齿间的预测准确性无显著差异	开发一个自动化工具，用于法医调查中的年龄估计	犬齿的根尖X光片	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8-Nano, ResNet-18, DenseNet-121, EfficientNet-B0, MobileNetV3	图像	2587张X光片，来自1004名患者（691名女性，313名男性）
1063	2025-07-09	Deep learning 3D super-resolution radiomics model based on Gd-enhanced MRI for improving preoperative prediction of HCC pathological grading 2025-Jul-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05085-6 PMID:40627133	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的3D超分辨率放射组学模型，用于提高肝细胞癌（HCC）术前病理分级的预测准确性	利用深度学习的三维超分辨率技术从常规分辨率HBP图像中获取超分辨率图像，提高了放射组学模型的预测性能	样本量相对有限（197例患者），且仅基于单一医疗中心的数据	评估基于深度学习的3D超分辨率MRI放射组学模型在预测HCC病理分级中的可行性和有效性	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理	肝癌	3D超分辨率技术、放射组学分析	梯度提升（Gradient Boosting）、轻量级梯度提升机（LightGBM）、支持向量机（SVM）	MRI图像	197例HCC患者（训练集157例，测试集40例）
1064	2025-07-09	Monochromatic LeafAdaptNet (MLAN): an adaptive approach to spinach leaf disease detection using monochromatic imaging 2025-Jul-08, World journal of microbiology & biotechnology IF:4.0Q2 DOI:10.1007/s11274-025-04442-3 PMID:40627236	research paper	本文提出了一种名为Monochromatic LeafAdaptNet (MLAN)的自适应方法，用于通过单色成像检测菠菜叶病害	基于DenseNet-121-DO模型开发了Custom Monochromatic LeafAdaptNet (MLAN)，用于菠菜叶病害的高精度检测与分类	未提及模型在其他作物或不同环境条件下的泛化能力	提高菠菜叶病害的检测与分类精度，减少农药使用并提升农业产量	菠菜叶（包括半菠菜、咖喱叶、鼓槌叶和生菜叶）	computer vision	植物病害	深度学习目标检测	DenseNet-121-DO, Custom Monochromatic LeafAdaptNet (MLAN)	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及多种菠菜叶类型
1065	2025-07-09	MTMedFormer: multi-task vision transformer for medical imaging with federated learning 2025-Jul-08, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03404-z PMID:40627238	研究论文	提出了一种基于Transformer的多任务医学影像模型MTMedFormer，结合联邦学习解决医学影像分析中的数据隐私和大规模数据需求问题	首次将Transformer架构与多任务学习结合用于医学影像分析，并提出新型贝叶斯联邦学习方法	仅在乳腺X光片和肺炎数据集上进行了验证，未在其他医学影像领域测试	开发能够同时处理多个医学影像分析任务且保护数据隐私的深度学习模型	医学影像数据（乳腺X光片和肺炎影像）	数字病理学	乳腺癌和肺炎	联邦学习(FL)和多任务学习(MTL)	Transformer	医学影像	NA
1066	2025-07-09	A novel UNet-SegNet and vision transformer architectures for efficient segmentation and classification in medical imaging 2025-Jul-08, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01564-8 PMID:40627277	研究论文	提出了一种结合UNet、SegNet和视觉Transformer的混合深度学习模型，用于医学图像的高效分割和分类	整合了CAE、UNet和SegNet架构的优势，并引入了动态特征融合和混合帝王企鹅优化器(HEPO)进行特征选择，以及HyViT-CE用于分类任务	未提及模型在计算资源消耗和实时性方面的表现	解决医学图像中由于低对比度、噪声和不规则解剖形状导致的复杂结构准确分割和分类问题	脑肿瘤MRI、乳腺超声和胸部X光图像	数字病理	脑肿瘤、乳腺癌、胸部疾病	深度学习	UNet、SegNet、Vision Transformer	医学影像(MRI、超声、X光)	三个主要数据集(具体数量未提及)
1067	2025-07-09	Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study 2025-Jul-08, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02047-2 PMID:40627283	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从超声数据预测骨骼肌密度，探索了一种新的基于超声的肌肉营养状态评估参数	提出了一种创新的方法，利用深度学习模型从超声图像自动预测肌肉密度，克服了传统超声评估依赖操作者经验和测量变异性的限制	研究为单中心观察性研究，未来需要在不同人群和临床环境中进行外部验证，并扩展至其他肌肉的应用	开发一种基于超声的自动化肌肉营养状态评估方法	成年参与者的腹直肌	数字病理	老年疾病	超声成像和CT	深度学习模型	图像	551名参与者（平均年龄67±17岁，323名男性），共1090张超声图像
1068	2025-07-09	Deep Learning Approach for Biomedical Image Classification 2025-Jul-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01590-8 PMID:40627296	review	本文全面综述了深度学习在生物医学图像分类中的应用，包括不同医疗数据类型和多种深度学习架构	系统调查了50种医疗领域的深度学习方法，并强调了公开数据集在AI驱动医疗创新中的重要作用	未提及具体临床应用验证或实际部署中的挑战	探索深度学习在生物医学图像分析中的潜在应用和未来研究方向	医疗图像数据（包括乳腺X光、组织病理学和放射学图像）	digital pathology	NA	深度学习	CNN, RNN, GAN	image	基于公开数据集的研究（未明确样本数量）
1069	2025-07-09	Automatic Identification of Dental Implant Brands with Deep Learning Algorithms 2025-Jul-08, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf054 PMID:40627380	研究论文	本研究利用深度学习算法在全景X光片上自动识别不同品牌的牙科种植体	首次应用深度学习算法在全景X光片上实现牙科种植体品牌的高精度自动分类	仅测试了四种牙科种植体品牌，未涵盖市场上所有品牌	解决牙科种植体品牌识别困难的问题	四种牙科种植体系统（NucleOSS、Medentika、Nobel和Implance）	计算机视觉	牙科疾病	CLAHE滤波器	GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet	图像	5,375张裁剪后的全景X光片
1070	2025-07-09	Confidence-Driven Deep Learning Framework for Early Detection of Knee Osteoarthritis 2025-Jul-08, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3587003 PMID:40627470	research paper	提出了一种基于置信度的深度学习框架，用于早期膝关节骨关节炎（KOA）的检测	结合了多级特征提取架构和混合损失策略，通过置信度分区训练样本以提高模型鲁棒性	研究仅关注KL-0和KL-2阶段的区分，未涵盖所有KOA阶段	开发一种辅助诊断工具，提升早期KOA检测的准确性和效率	膝关节骨关节炎（KOA）患者	digital pathology	geriatric disease	深度学习	Siamese-based framework	image	Osteoarthritis Initiative (OAI) 数据集
1071	2025-07-09	Coupled Diffusion Models for Metal Artifact Reduction of Clinical Dental CBCT Images 2025-Jul-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3587131 PMID:40627491	research paper	提出一种用于减少临床牙科CBCT图像金属伪影的耦合扩散模型方法	提出耦合扩散模型（CDM），通过分别训练两个扩散模型获取先验信息，并开发噪声转换模块和MA自适应推理技术，有效利用未对齐的MA退化图像与干净图像之间的固有转换	未提及具体样本量或与其他方法的全面比较	减少牙科CBCT图像中的金属伪影，提高图像质量以辅助诊断	临床牙科CBCT图像	digital pathology	dental disease	diffusion models	CDM (Coupled Diffusion Models)	image	NA
1072	2025-07-09	ssEM Image Restoration via Diffusion Models with Multi-output Joint Strategy for Noise Estimation 2025-Jul-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3584726 PMID:40627490	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的新方法，用于恢复ssEM图像中缺失的切片，并通过多输出联合策略进行噪声估计	利用扩散模型恢复ssEM图像缺失切片，引入自适应和可学习重建模块(ALR)及首尾切片注意力块(FLAB)，采用多输出联合策略(MJS)进行噪声估计	未明确提及具体局限性	提升ssEM图像恢复质量以改善后续分析	连续切片电子显微镜(ssEM)图像	计算机视觉	NA	扩散模型	3D CNN	3D医学图像	NA
1073	2025-07-09	Protecting Deep Learning Model Copyrights With Adversarial Example-Free Reuse Detection 2025-Jul-08, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3578664 PMID:40627481	研究论文	提出了一种基于神经元功能分析的深度神经网络模型重用检测方法（NFARD），用于保护深度学习模型版权	首次提出无需对抗样本的深度神经网络版权保护方法，利用神经元功能分析检测模型重用关系	未明确说明在极端复杂模型架构下的适用性	开发有效的深度神经网络模型版权保护技术	深度神经网络（DNNs）	机器学习	NA	神经元功能分析	DNN	测试样本	覆盖多种实际重用技术和流行数据集的基准测试集Reuse Zoo
1074	2025-07-09	FusionMVSA: Multi-View Fusion Strategy with Self-Attention for Enhancing Drug Recommendation 2025-Jul-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3586758 PMID:40622834	research paper	提出了一种名为FusionMVSA的创新深度学习方法，用于预测药物与疾病之间的关联	采用多视角融合策略与自注意力机制，整合多源数据并提取代表性特征	未提及具体的数据集规模或实验限制	开发动态方法整合多源数据，提升药物推荐效果	药物与疾病之间的关联	machine learning	NA	deep learning	multi-layer perceptron neural network, self-attention	biomedical data	NA
1075	2025-07-09	Development and validation of an improved volumetric breast density estimation model using the ResNet technique 2025-Jul-07, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adecac PMID:40623423	研究论文	本研究开发并验证了一种基于ResNet技术的改进型乳腺体积密度估计模型	首次应用ResNet深度学习模型准确测定乳腺体积密度，性能优于传统方法和其它机器学习模型	研究基于历史X线乳腺摄影数据，可能受限于数据质量和多样性	提高乳腺体积密度测量的准确性以预测乳腺癌风险	乳腺X线摄影图像	数字病理	乳腺癌	ResNet深度学习	ResNet, Random Forest, XG-Boost	医学影像	NA
1076	2025-07-09	Real-time super-resolution structured illumination microscopy: current progress in joint space and frequency reconstruction 2025-Jul-07, Reports on progress in physics. Physical Society (Great Britain) DOI:10.1088/1361-6633/adecb1 PMID:40623425	research paper	本文提出了一种联合空间和频率重建（JSFR）框架，用于实现实时超分辨率结构光照显微镜（SIM）成像	提出了JSFR框架，显著提高了图像重建速度，并展示了其在2D-SIM、3D-SIM和非线性SIM中实时伪影减少超分辨率成像的能力	未提及具体的技术限制或实验验证的不足	改进SIM的重建算法，实现实时超分辨率成像	细胞内结构的动态相互作用	生物医学成像	NA	结构光照显微镜（SIM）	JSFR框架	图像	NA
1077	2025-07-09	Deep Learning based Collateral Scoring on Multi-Phase CTA in patients with acute ischemic stroke in MCA region 2025-Jul-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8911 PMID:40623825	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者的多相CT血管造影中的侧支循环	提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，用于减少观察者变异并提高诊断效率	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发自动化侧支循环评估工具以辅助临床决策	420名急性缺血性卒中患者	数字病理学	急性缺血性卒中	多相CT血管造影(mCTA)	深度学习分类模型	医学影像	420名患者的多相CT血管造影图像
1078	2025-07-09	Correction to "Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke" 2025-Jul-07, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c07799 PMID:40623919	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1079	2025-07-09	Virtual Hydrolysis-Based Screening of Wheat-Derived DPP-IV Inhibitory Peptides: A Mechanistic Analysis Integrating Cell Experiments and Molecular Dynamics Simulations 2025-Jul-07, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c03006 PMID:40623964	研究论文	本研究结合计算模拟与实验验证，从小麦蛋白中筛选具有潜在DPP-IV抑制活性的肽段	采用虚拟水解和ConPLex深度学习算法筛选肽段，结合分子动力学模拟揭示抑制机制	未提及实验样本量及体外实验的生理相关性限制	开发具有DPP-IV抑制活性的小麦源肽段用于糖尿病治疗	小麦蛋白衍生的四种肽段(TENEWK/NFVSER/LDLPSK/QHEQR)	计算生物学	糖尿病	虚拟水解、分子动力学(MD)模拟、tau-RaMD模拟	ConPLex深度学习算法	蛋白质序列数据	NA
1080	2025-07-09	Radiographic Bone Texture Analysis using Deep Learning Models for Early Rheumatoid Arthritis Diagnosis 2025-Jul-07, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01579-3 PMID:40624389	research paper	使用深度学习模型对放射学骨纹理进行分析，以早期诊断类风湿性关节炎	开发了两种深度学习模型（Deep-TEN和ResNet-50）来自动化定量评估关节周围纹理，无需人工解读	模型的诊断性能仍有提升空间（AUC分别为0.69和0.73）	早期类风湿性关节炎的诊断	早期类风湿性关节炎患者和非类风湿性关节炎患者的双手放射影像	digital pathology	rheumatoid arthritis	radiography	Deep-TEN, ResNet-50	image	891例早期类风湿性关节炎患者和1237例非类风湿性关节炎患者的双手放射影像